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文檔簡(jiǎn)介
1、在某些場(chǎng)合,由于物理?xiàng)l件的限制,所能獲得圖像的分辨率較低,但是這些低分辨率圖像不能很好地滿足實(shí)際需要,于是人們希望從多幅同一場(chǎng)景的低分辨率圖像重構(gòu)出超分辨率圖像。圖像配準(zhǔn)的主要任務(wù)是在兩幅圖像之間建立對(duì)應(yīng)關(guān)系,尋找圖像間的變換,是超分辨率重構(gòu)的基礎(chǔ),并且配準(zhǔn)的精度直接影響到重構(gòu)的效果。本文采用的配準(zhǔn)方法是基于點(diǎn)特征的圖像配準(zhǔn)方法,而Li和Dai提出了基于彈性網(wǎng)和框架進(jìn)行超分辨率重構(gòu)的新思路。本文將這二種方法有機(jī)地結(jié)合起來(lái),構(gòu)筑了一個(gè)從圖
2、像配準(zhǔn)到超分辨率重構(gòu)的圖像處理系統(tǒng),并通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)來(lái)分析了這個(gè)系統(tǒng)的可行性與處理效果。 本文所采用的成像模型只考慮全局仿射變換,采用的點(diǎn)特征是Harris角點(diǎn)。首先用Harris算子提取兩幅圖的角點(diǎn),然后通過(guò)計(jì)算角點(diǎn)鄰域灰度相關(guān)系數(shù)來(lái)使兩幅圖的角點(diǎn)匹配成對(duì);接著用RANSAC進(jìn)一步提純角點(diǎn)對(duì),同時(shí)得到變換參數(shù)的一個(gè)近似估計(jì);最后用Levenlberg-Marquardt算法在經(jīng)提純的角點(diǎn)對(duì)上,更精確地估計(jì)出兩幅圖之間的變換參數(shù)
3、。本文在配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)中,發(fā)現(xiàn)圖像邊界上容易出現(xiàn)錯(cuò)配點(diǎn)對(duì),因此,在角點(diǎn)配對(duì)之前,先去掉靠近圖像邊界的角點(diǎn),除去錯(cuò)配可能,能增加整個(gè)配準(zhǔn)算法的穩(wěn)定性。 Li和Dai提出的新的超分辨率重構(gòu)方法以彈性網(wǎng)作為保真項(xiàng),以框架算子為正則化項(xiàng),這提高了算法的穩(wěn)定性。本文根據(jù)多幅低分辨率圖像已估算得的配準(zhǔn)參數(shù),用這種新的重構(gòu)算法,進(jìn)行超分辨率重構(gòu),從而構(gòu)筑了一個(gè)從圖像配準(zhǔn)到超分辨率重構(gòu)的圖像處理系統(tǒng)。 本文通過(guò)一系列的實(shí)驗(yàn)米驗(yàn)證這個(gè)圖像處理系統(tǒng)的有效
4、性。首先將模擬圖像只作水平、垂直方向的平移或某一角度的旋轉(zhuǎn),該配準(zhǔn)方法能準(zhǔn)確地估算出變換參數(shù);然后將模擬圖像同時(shí)作平移和某一角度的旋轉(zhuǎn),并加上一定水平的高斯噪聲,用文中的配準(zhǔn)方法估計(jì)變換參數(shù),結(jié)果表明,該方法對(duì)噪聲具有魯棒性。此外,文中還分析了有亮度差異的圖像間的配準(zhǔn)效果,結(jié)果顯示配準(zhǔn)同樣有效。在驗(yàn)證了圖像配準(zhǔn)算法有效性之后,再把配準(zhǔn)結(jié)果與Li和Dai的新的超分辨率重構(gòu)算法相結(jié)合,詳細(xì)分析了不同的配準(zhǔn)精度對(duì)超分辨率效果的影響。實(shí)驗(yàn)表明,
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